W ostatnich tygodniach media obiegła wiadomość, że język polski ma ponoć osiągać wyjątkowo wysokie wyniki w testach sztucznej inteligencji. Informacja wzbudziła entuzjazm i zdziwienie, ale także pytania o jej znaczenie i wiarygodność. Warto z dystansem uporządkować fakty i oddzielić pewne dane od niepotwierdzonych interpretacji.
Źródło: Pixabay/A.Wozniewicz
Polszczyzna w świecie modeli językowych
Polszczyzna od dawna uchodzi za język trudny dla uczących się obcokrajowców. Oparta na bogatej fleksji, wymagająca rozróżnień przypadków, rodzajów i aspektów czasownika, stanowi dla wielu wyzwanie, które ciągnie się miesiącami. Tym większe zaskoczenie wywołały doniesienia, że systemy sztucznej inteligencji mają radzić sobie z językiem polskim wyjątkowo dobrze, zwłaszcza w zadaniach wymagających czytania długich tekstów i wyszukiwania w nich informacji. W przestrzeni publicznej pojawiły się opinie, że polski staje się “najlepszym językiem dla SI”. Tak kategoryczny wniosek wymaga jednak rozwagi.
Dane, które wzbudziły zainteresowanie opinii publicznej, pochodzą z testów mających badać umiejętności dużych modeli językowych (Large Language Model, LLM). W ramach szerokiej dyskusji wskazywano, że w pewnych zadaniach związanych z analizą kontekstu i odszukiwaniem informacji w długich fragmentach tekstu język polski może wypadać bardzo dobrze. Nie wszystkie szczegóły tych badań są jednak dostępne w formie, która pozwalałaby na pełną weryfikację.
W debacie medialnej pojawiły się sugestie, że w jednym z porównawczych testów polski osiągnął znacząco lepsze rezultaty niż język angielski czy chiński. Podawano wysokie wartości procentowe skuteczności oraz konkretne miejsca w rankingach. Polski miał się uplasować na pierwszym miejscu spośród 26 badanych języków, osiągając 88% skuteczności.
Po języku polskim, dobrze wypadły również języki romańskie. Francuski osiągnął 87% skuteczności, następnie włoski z 86%, i hiszpański z 85%.
Ranking języków SI: „Badania wykazały, że język polski jest najskuteczniejszym językiem do formułowania poleceń dla sztucznej inteligencji” (Źródło: Instagram/A.Wozniewicz)
Wiadomo, że testy długiego kontekstu należą obecnie do najtrudniejszych zadań dla systemów sztucznej inteligencji, które jeszcze do niedawna radziły sobie głównie z krótkimi wypowiedziami i generowaniem odpowiedzi, a nie z analizą obszernych dokumentów.
Struktura polszczyzny a odbiór społeczny wyników
Niezależnie od różnic w doniesieniach prasowych, jedno pozostaje pewne. Bogata fleksja języka polskiego, liczne kategorie gramatyczne oraz ścisłe relacje między formami rzeczownika i czasownika tworzą strukturę, która może sprzyjać wyraźnemu oznaczaniu zależności w zdaniu.
Sztuczna inteligencja nie uczy się języka jak człowiek. Nie zaczyna od słówek ani odmiany rzeczowników. Tworzy sieci powiązań między elementami tekstu i uczy się rozpoznawać wzory. Polski, z jego wyraźnymi końcówkami i rozbudowaną morfologią, może ułatwiać maszynie odróżnianie funkcji wyrazów w zdaniu. Nie jest to jednak przewaga absolutna, lecz jedna z możliwych interpretacji.
Dyskusja o rzekomej „wyjątkowości” polszczyzny w pracy z modelami SI ujawniła też ciekawy aspekt społeczny. Dla wielu Polaków wiadomość ta stała się powodem do dumy, ponieważ od lat przyzwyczailiśmy się do myśli, że w globalnym obiegu technologicznym dominuje angielski. W tym sensie każdy sygnał, że polszczyzna ma szczególne właściwości, wywołuje poruszenie i nadzieję na większą podmiotowość. Reakcje komentatorów pokazują, jak duże jest dziś zapotrzebowanie na pozytywne informacje o roli Polski w świecie nowych technologii.
Język jako zasób kulturowy i technologiczny
W szerszej perspektywie kulturowej można zauważyć, że język pozostaje jednym z najważniejszych elementów tożsamości. Włączenie go w dyskusję o sztucznej inteligencji jest czymś więcej niż tylko techniczną ciekawostką. To sygnał, że polskie instytucje, naukowcy i użytkownicy mogą uczestniczyć w przemianach związanych z rozwojem modeli językowych. Nie wymaga to udowadniania pierwszego miejsca w jakimkolwiek rankingu, lecz konsekwentnego budowania zaplecza technologicznego, edukacyjnego i badawczego. Tu pojawia się realna przestrzeń działania.
W ostatnich latach polskie zespoły badawcze opracowywały modele przetwarzania języka naturalnego dostosowane do lokalnych potrzeb. Niektóre z nich zyskały zainteresowanie opinii publicznej. Wiadomo natomiast, że rozwój narzędzi językowych zależy od dostępu do odpowiednich zbiorów danych, infrastruktury obliczeniowej i stabilnego środowiska badawczego. W tym obszarze wiele państw, również średniej wielkości, podejmuje inwestycje, które mają zapewnić im udział w rynku technologii przyszłości.
Istnieje także drugi wymiar tej dyskusji, dotyczący roli języków o średniej liczbie użytkowników. W globalnych modelach rozumienia tekstu języki dominujące, takie jak angielski, bywają reprezentowane bardzo obficie, ale ich rozległość wcale nie musi gwarantować przewagi w każdej kategorii zadań.
Modele uczone na ogromnych korpusach angielskich muszą radzić sobie z dużą różnorodnością stylów, odmian, idiomów i konstrukcji. Języki mniej rozpowszechnione, choć posiadają skromniejsze zasoby tekstowe, mogą w pewnych zastosowaniach prezentować bardziej regularne wzorce, które ułatwiają algorytmom rozpoznawanie struktury tekstu. Łatwiej modelom SI jest wtedy oddzielić sygnał od szumu.
Język jako zasób strategiczny
Interesujące jest także geopolityczne tło całej debaty. W erze rosnącej konkurencji technologicznej państwa coraz częściej postrzegają język jako zasób strategiczny.
Oprogramowanie działające w językach lokalnych pozwala budować niezależność informacyjną, ograniczać uzależnienie od zagranicznych dostawców i chronić własną przestrzeń kulturową. W tym kontekście wysoka jakość przetwarzania języka polskiego przez systemy SI, jeśli zostanie potwierdzona, może mieć znaczenie dla administracji, sądownictwa, mediów czy edukacji. Warunkiem jest jednak rzetelne zbadanie zakresu i trwałości tego efektu.
Warto zauważyć, że duże modele językowe przechodzą obecnie intensywną fazę rozwoju. Ich możliwości zmieniają się bardzo szybko, a przewagi obserwowane w jednej wersji systemu mogą zniknąć w kolejnych. To, że jakiś język wypada dobrze w danym teście, nie oznacza trwałej hierarchii. Dlatego konieczna jest ostrożność wobec sugestii, że polszczyzna stała się „najlepszym językiem do pracy z SI” w znaczeniu trwałym lub absolutnym.
Faktem jest natomiast, że polscy użytkownicy coraz częściej korzystają z narzędzi sztucznej inteligencji w języku ojczystym. To sprzyja popularyzacji technologii, ale także zwiększa potrzebę kontroli jakości, ochrony prywatności i dbałości o poprawność językową. Wielu ekspertów zwraca uwagę, że modele językowe, choć imponujące, nadal mogą generować błędne odpowiedzi, a ich skuteczność zależy w dużym stopniu od jakości danych, na których zostały wytrenowane. W przypadku języka polskiego dostępne zasoby nadal są mniejsze niż dla angielskiego, co w przyszłości może zarówno stwarzać przewagi, jak i ograniczenia.
Polska w cyfrowej przyszłości: język jako fundament rozwoju
Nie ulega wątpliwości, że rozwój technologii językowych na świecie otwiera szansę także dla państw średniej wielkości. Polska, dysponując znacznym kapitałem intelektualnym i rosnącym środowiskiem technologicznym, może odegrać aktywną rolę w tej dziedzinie. Wymaga to inwestycji w edukację, otwartego dostępu do danych publicznych, rozwoju infrastruktury obliczeniowej i współpracy między uczelniami a sektorem prywatnym. Żadne pojedyncze badanie, niezależnie od jego wyników, nie zastąpi systematycznej pracy.
Warto też podkreślić, że tożsamość językowa w erze technologii nabiera nowego znaczenia. Pojawienie się systemów, które potrafią analizować dokumenty, wspierać tłumaczenia, pomagać w obsłudze prawnej czy medycznej, oznacza, że język staje się nie tylko narzędziem komunikacji, ale elementem infrastruktury nowoczesnego państwa. Jeżeli modele językowe rzeczywiście radzą sobie dobrze z polszczyzną, może to ułatwić cyfryzację administracji i tworzenie narzędzi poprawiających kontakt obywateli z instytucjami.
Zainteresowanie wynikami testów sztucznej inteligencji może więc stać się impulsem do szerszej refleksji o roli polszczyzny w świecie cyfrowym. Niezależnie od tego, czy polski rzeczywiście okazał się najlepszy w konkretnej kategorii testów, debata ujawniła potrzebę traktowania języka jako zasobu, który wymaga troski i rozwoju. W tym sensie warto wykorzystać moment, by zwiększyć obecność polskiego w technologiach, badaniach i narzędziach cyfrowych. Kuryer Polski aktywnie uczestniczy w tym wysiłku, publikując równocześnie po polsku i angielsku.
Podsumowanie
Najważniejszy wniosek pozostaje niezmienny. Język polski nie musi być „najlepszy na świecie”, by odgrywać istotną rolę w rozwoju krajowej sztucznej inteligencji. Wystarczy, że będzie językiem, w którym technologie działają dobrze, rzetelnie i bezpiecznie. To zależy już nie od pojedynczych badań, lecz od świadomych decyzji społecznych i państwowych. Polska ma możliwości, by uczestniczyć w globalnym rozwoju SI. To, czy z nich skorzysta, czas tylko pokaże.
